17 000 пользователей за 3 недели в AR-квесте УРБА для голосования ФКГС
AR-квест с ИИ в Telegram привлёк 17 000 пользователей за 3 недели и собрал 2 019 голосов за благоустройство.
Задача
Привлечь молодёжь к участию в городских изменениях через голосование ФКГС, сделав процесс понятным и увлекательным без бюрократии.
Решение
Создали игровую вселенную в Telegram mini-app с AR-заданиями, ИИ-ассистентом и локальным сторителлингом. Каждое действие пользователя вело к улучшению конкретной точки на карте, а офлайн-активации и мерч закрепили цифровой опыт.
Результат
- 17 000 Пользователи за 3 недели
- 2 019 Голоса за благоустройство
- 90% Призы разобраны во время акции
За 3 недели проект собрал 17 000 пользователей и 2 019 голосов, 90% призов были разобраны. Формат масштабируется на другие города.
9 место в категории Госорган → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
Разработка сервиса Bus Factor — AI для контроля внимания водителей
Разработали ИИ-систему контроля водителей для Термотех и сократили затраты человеко-часов в 30 раз.
Чат-бот «Одеть Надежду» для поиска пропавших людей от «Лиза Алерт»
Создали чат-бот в Telegram, который помогает «переодевать» пропавших людей на ориентировках, и привлекли более 1000 дизайнеров-волонтёров.
Как Администрация Екатеринбурга вовлекла горожан в 300-летие города
SMM-продвижение 300-летия Екатеринбурга в соцсетях Администрации города принесло суммарный охват 10,8 млн и рост вовлеченности в 2 раза.
Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ
Разработали цифровую платформу профориентации для СибГМУ: почти 10 000 школьников вовлечены, 317 зачислены.
Neuro City: Облачное платформенное решение для региональных органов власти
Разработали платформу Neuro City для цифрового управления городом: жители стали получать ответы на обращения в 2-3 раза быстрее.
Импортозамещающая интеллектуальная система обработки обращений граждан в Росалкогольрегулировании
Разработали интеллектуальную систему обработки обращений для Росалкогольрегулирования, достигнув 95% точности классификации запросов.